Kafka使用心得

最新推荐文章于 2022-12-01 23:21:24 发布
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Kafka学习心得（初级）
weixin_43737036的博客
04-17 981
项目需要使用kafka消息队列来获取订阅推送的消息，一开始是完全懵逼的，之前根本没有接触过啊，kafka是个啥东西，他是怎么工作的，需要哪些jar包等，一窍不通，无从下手。询问过公司的几位老员工，都表示之前没用过，想抄近路的想法泡汤，只能自己去慢慢啃了。 首先是上网搜索了下，kafka到底是个啥，kafka是用来干啥的，他是怎么样来工作的，都是一些书面概括的知识点，看完之后只能说是大概了解了，不...
C# Confluent.Kafka 使用心得
静哥亻门
02-28 5345
一、遇到问题：Confluent.Kafka.KafkaException: Broker: Specified group generation id is not valid 这个问题很诡异，网卡一直没有找到解决方案。 首先来说，出现这个问题环境。 1.创建一个分了3个区的topic。 2.启动一个生产者。 3.消费者用手动提交偏移量的方式，且拿到队列之后，每个消息处理时间大约20m...
kafka使用经历总结
提拉米苏的博客
09-14 875
kafka使用经历
Kafka使用心得（2）—kafka介绍
liukaixiansheng的专栏
06-30 413
Kafka使用心得 1. Kafka简单理解  kafka是一个可靠的消息中间件，它的直接作用是将生产者和消费者进行解耦。和自己简单实现一个消息队列相比，kafuka具有可靠性、可扩展性、灵活性等优点。 可靠性：kafuka的消息会落盘，因此保证了消息不会被丢弃。 可扩展性：kafuka是一个分布式系统，很容易通过增加机器来进行水平扩展。 灵活性：kafuka的消息可以被多个消费者组...
kafka 学习心得
HelloWouldH的博客
12-01 775
kafka 学习心得
关于kafka需要知道的一些概念
m0_48179584的博客
12-31 1930
kafka 一、名词解释 名词 解释 Broker 消息中间件处理节点，⼀个Kafka节点就是⼀个broker，⼀个或者多个Broker可以组成⼀个Kafka集群 Topic Kafka根据topic对消息进⾏归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定⼀个topic Producer 消息⽣产者，向Broker发送消息的客户端 Consumer 消息消费者，从Broker读取消息的客户端 二、关于消息 ⽣产者将消息发送给broker，broker会将消息保存在本地的⽇志⽂
Kafka学习心得与总结
1. **ZooKeeper**：虽然不是Kafka的一部分，但是Kafka使用ZooKeeper来管理集群状态，包括代理和主题的元数据信息、数据的偏移量和消费者群组的协调等。 2. **Consumer Group**：消费者群组是一种逻辑上的消费者集合...
Confluent Kafka .NET依赖库使用心得
当提到“Confluent Kafka .NET 依赖库”，我们主要关注如何在.NET应用程序中使用Confluent提供的Kafka客户端库。Confluent为.NET环境提供了官方的Kafka客户端——Confluent.Kafka，这是一个完全用C#编写的库，允许...
Kafka学习心得与实践代码解析
本读书笔记详细介绍了Kafka的基本概念、架构设计、使用场景以及如何通过代码实践进行入门和深入理解。 首先，Kafka的基本概念中涉及到生产者（Producer）、消费者（Consumer）、主题（Topic）和分区（Partition）等...
Kafka的一些总结和心得
wenqi
09-02 765
QuickyStart和概念 发布/订阅模式的消息队列 Broker kafka集群中一个单独的节点，broker用来存储topic中的数据 某个topic中N个partition 将会存储在N个broker上 topic中N个partition，broker>N,partition将存储在N个broker上，剩下的broker不进行存储 topic中N个partition，broker<N,partition进行存储，将会有broker中存储多个partition Topic 生产
2021大厂Java面试真题（Kafka ）
ZJC'博客
01-12 1476
2021大厂Java面试真题（Kafka ） 1、Kafka 是什么？主要应用场景有哪些？ Kafka 是一个分布式流式处理平台。 流平台具有三个关键功能：  消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消 息队列的原因。  容错的持久方式存储记录消息流： Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失 的风险。  流式处理平台： 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库。 Kafka 主要有两大应用场景：  消息队列 ：建立实时
kafka学习笔记：知识点整理
weixin_30393907的博客
10-12 4961
一、为什么需要消息系统 1.解耦：　　允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2.冗余： 　　消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。 3....
关于使用kafka的个人总结
TanZJ的博客
09-23 1万+
本篇文章算是对几个月工作的一个总结吧，接触了几个月的kafka和flume，感觉自己也只能算是了解kafka的阶段，接下来也打算深入研究下kafka的原理，下面写的算是对工作中使用到的kafka方面的东西做个总结吧！       kafka概述 （有空可以浏览一下http://orchome.com）       当前kafka版本为0.10.0.0。       关于Kafka需要了解
Kafka总结系列（三）
anjing900812的博客
06-26 1308
继续上一篇。 The consumer：       kafka的消费者通过向broker发送“fetch”请求获取他要消费的partition的信息。消费者在每个请求中标记他已经消费到的offset值，broker将以该offset作为起始位置的a chunk of log即一批消息返回给consumer。可见消费者自己维护消费状态，broker是无状态的，如有需要可重复消费。 Push
Kafka史上最详细原理总结
热门推荐
我是Alvin家鸡鸭鱼的小米米
08-31 6万+
Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Li
kafka使用心得
wangpeng322的博客
02-01 455
1、一个kafka分区会一直对应一个消费者线程，一个消费者线程会一直对应这几个kafka分区。除非消费者数量变更，分区和消费者的对应关系才会发生变更。 2、kafka消费者线程数量要小于等于分区数，不然会造成消费者资源浪费。 3、spring+kafka的话，推荐使用@KafkaListener的写法 ，可参考https://www.jianshu.com/p/a64defb44a23，通过设置...
logback日志写入kafka遇到的那些坑
weixin_33739541的博客
12-12 3322
这两天在学习storm实时流的时候需要将logback日志写入kafka，这期间遇到了很多坑，这里把遇到的坑和解决的问题记录一下，和大家共勉 坑1：引入kafka的依赖和import的包不对 由于第一次使用kafka，按照以往的经验，觉得应该是引入clinet的依赖 所以就引入了 &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;org.ap...
kafka实战最佳经验（文末福利）
人邮异步社区
11-13 1万+
点击标题下「异步社区」可快速关注 Kafka 由于高吞吐量、可持久化、分布式、支持流数据处理等特性而被广泛应用。但当前关于Kafka原理及应用的相关资料较少，在我打算编写本文时，还没有见到中文版本的Kafka相关书籍，对于初学者甚至是一些中高级应用者来说学习成本还是比较高的，因此我打算在对Kafka进行深入而系统的研究基础上，结合自己在工作中的实践经验，编写一本介绍Kafka原理及其基本应用
Kafka 使用总结
elihe2011的专栏
12-10 3209
1. 简介 1.1 特点 Kafka 是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等 Kafka是一个分布式流媒体平台，它主要有三种功能： 发布和订阅消息流 以容错方式记录消息流，以文件方式存储消息流 可以在消息发布的时候进行处理 Kafka是分布式的，其所有的构件borker(服务端集群)、producer(消息生产)、consumer(消息消费者)都可以是分布式的。 在消息的生产时可以使用一个标识topi
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